Prototipo de Inteligencia Artificial para predicciones de daños en motores de inducción eléctrica

Abstract

Electric induction motors are the most used today to carry out industrial processes, so keeping them in optimal conditions guarantees their efficiency. Maintaining a predictive maintenance plan guarantees us to prevent major damages and avoid stopping production lines or normal operations in common faults such as in bearings, stator and rotor. The purpose of this project is to create a prototype using a convolutional neural network (CNN) with supervised learning that processes its layers imitating the visual cortex of the human eye to identify different punctual characteristics of an image, this methodology is based on the "pre-processing" of data. With this, the idea arises of creating an APP from the cell phone to detect engine failures through the audio spectrogram collected with the microphone of a mobile device so that a prediction can be made in a practical way at any moment.Los motores de inducción eléctrica son los más utilizados en la actualidad para realizar procesos industriales por lo que mantenerlo en óptimas condiciones garantiza la eficiencia de los mismos. Mantener un plan de mantenimiento predictivo nos garantiza prevenir daños mayores y evitar parar líneas de producciones u operaciones normales en fallas comunes, las cuales se suelen dar en los cojinetes, estator y rotor. La finalidad de este proyecto es crear un prototipo utilizando una red neuronal convolucional (CNN) con aprendizaje supervisado que procesa sus capas imitando al cortex visual del ojo humano para identificar distintas características puntuales de una imagen, esta metodología está basada en el “pre- procesamiento” de datos. Con esto, surge la idea de crear una APP desde el celular para detectar las fallas de los motores por medio del espectrograma de audio recolectado con el micrófono de un dispositivo móvil para que de manera práctica se pueda hacer una predicción en cualquier instante